Машинне навчання
Під машинним навчанням розуміють методи в сфері штучного інтелекту, що застосовуються для створення машини, здатної навчатися на власному досвіді. Під процесом навчання передбачають обробку машиною величезних масивів даних і пошук у них закономірностей.
Поняття Machine learning і Data science, незважаючи на свою схожість, все ж різняться і справляються кожен зі своїми завданнями. Обидва інструменту входять в штучний інтелект.
Машинне навчання, що є одним з розділів ІІ, – алгоритми, на підставі яких комп’ютер здатний робити висновки, не дотримуючись жорстко заданих правил. Машина шукає закономірності в складних завданнях з великою кількістю параметрів, знаходячи більш точні відповіді, на відміну від мозку людини. Результатом методу є точне прогнозування.
Data science
Наука про способи аналізу даних і вилучення з них цінних знань та інформації (data mining). Вона повідомляється з машинним навчанням та наукою про мислення, з технологіями взаємодії з великими обсягами даних. Робота Data science дозволяє проаналізувати дані і відшукати правильний підхід для подальшої сортування, обробки, вибірки і пошуку інформації.
Приміром, існують відомості про фінансові витрати підприємства та відомості контрагентів, пов’язані між собою тільки за допомогою часу та дати проведення операцій і проміжних банківських даних. Глибокий машинний аналіз проміжних даних дозволяє визначити найбільш витратного контрагента.
